Únase a nuestros boletines diarios y semanales para recibir las últimas actualizaciones y contenido exclusivo sobre la cobertura de IA líder en la industria. Más información En un mundo que está adoptando rápidamente los grandes modelos de lenguaje (LLM), la ingeniería de indicaciones ha surgido como una nueva habilidad para liberar todo su potencial. Piense en ella como el lenguaje para hablar con estos sistemas de IA inteligentes, lo que nos permite aprovechar sus vastas capacidades y reformular la forma en que creamos, trabajamos, resolvemos problemas y hacemos mucho más. Puede permitir que cualquier persona, incluida su abuela, programe un sistema de IA complejo de miles de millones de parámetros en la nube. Los LLM se basan fundamentalmente en algoritmos y arquitecturas de aprendizaje profundo. Se entrenan en conjuntos de datos masivos de texto. Como un humano que ha devorado innumerables libros, los LLM aprenden patrones, gramática, relaciones y habilidades de razonamiento a partir de los datos. Las configuraciones internas se pueden ajustar para cambiar la forma en que el modelo procesa la información y mejorar la precisión. Cuando se les da una indicación en la etapa de inferencia, los LLM usan el conocimiento y los parámetros aprendidos para generar el resultado más probable y contextualmente relevante. Es gracias a estos mensajes que los LLM pueden generar textos de calidad humana, mantener conversaciones, traducir idiomas, escribir diferentes tipos de contenido creativo y responder preguntas de manera informativa. Hoy en día, hay muchos LLM gratuitos (de código abierto) y servicios de LLM alojados pagos (de código cerrado). Los LLM están transformando todas las industrias, así como todos los aspectos de nuestras vidas. Aquí se explica cómo: Servicio al cliente: los potentes chatbots de IA brindan soporte instantáneo y responden las consultas de los clientes. Educación: hay disponibles experiencias de aprendizaje personalizadas y tutores de IA. Atención médica: los LLM se están utilizando para analizar problemas médicos, acelerar el descubrimiento de fármacos y personalizar los planes de tratamiento. Marketing y creación de contenido: los LLM pueden generar textos de marketing atractivos, contenido de sitios web y guiones para videos. Desarrollo de software: los LLM están ayudando a los desarrolladores con la generación de código, la depuración y la documentación. Tipos y técnicas de mensajes importantes Los mensajes actúan como una luz guía para los LLM. Un mensaje bien elaborado puede afectar significativamente la calidad y la relevancia del resultado de los LLM. Imagine pedirle a un asistente personal que «haga una reserva para la cena». Dependiendo de la cantidad de información que proporciones, como la cocina preferida o la hora, obtendrás un resultado más preciso. La ingeniería de indicaciones es el arte y la ciencia de crear indicaciones para obtener los resultados deseados de los sistemas de IA. Implica diseñar y refinar indicaciones para generar resultados precisos, relevantes y creativos que se alineen con la intención del usuario. Profundicemos más al observar las técnicas de ingeniería de indicaciones que pueden ayudar a un usuario a guiar a los LLM hacia los resultados deseados. Desde la práctica, las indicaciones podrían clasificarse ampliamente como pertenecientes a una de las siguientes categorías: Indicaciones directas: son pequeñas instrucciones directas, como «Traduce ‘hola’ al español». Indicaciones contextuales: se agrega un poco más de contexto a las pequeñas instrucciones directas. Como, «Estoy escribiendo una publicación de blog sobre los beneficios de la IA. Escribe un título pegadizo». Indicaciones basadas en instrucciones: son instrucciones elaboradas con detalles específicos de qué hacer y qué no hacer. Por ejemplo, «Escribe una historia corta sobre un gato que habla. El gato debe estar gruñón y sarcástico». Indicaciones basadas en ejemplos: Los indicadores podrían decir: «Aquí hay un ejemplo de un haiku: Un viejo estanque silencioso / Una rana salta al estanque… / ¡Chapoteo! Silencio de nuevo. Ahora, escribe tu propio haiku». Las siguientes son técnicas importantes que han demostrado ser muy efectivas en la ingeniería de indicaciones: Refinamiento iterativo: Esto implica refinar continuamente las indicaciones en función de las respuestas de la IA. Puede conducir a mejores resultados. Ejemplo: Puede comenzar con «Escribe un poema sobre una puesta de sol». Después de ver el resultado, refínelo a «Escribe un poema melancólico sobre una puesta de sol en la playa». Indicaciones de cadena de pensamiento: Fomentar el razonamiento paso a paso puede ayudar a resolver problemas complejos. Ejemplo: En lugar de solo una indicación compleja como «Un granjero tiene 14 tractores, ocho vacas y 10 pollos. Si vende la mitad de sus aves y compra 3 vacas más, ¿cuántos animales le darían leche?”, agregar “Piensa paso a paso” o “Explica tu razonamiento” probablemente dará mejores resultados e incluso señalará claramente cualquier error intermedio que el modelo podría haber cometido. Juego de roles: Esto significa asignar un rol o personaje a la IA antes de entregarle la tarea. Ejemplo: “Eres un guía de museo. Explica el cuadro Vista desde una gruta de David Teniers el Joven”. Indicación de turnos múltiples: Esto implica dividir una tarea compleja en una serie de indicaciones. Esta técnica implica usar una serie de indicaciones para guiar a la IA hacia la respuesta requerida. Ejemplo: “Crea un esquema detallado”, seguido de “Usa el esquema para expandir cada punto en un párrafo”, seguido de “Al 2.º párrafo le falta X. Reescríbalo para enfocarse en…” y finalmente completar la pieza. Desafíos y oportunidades en la ingeniería de indicaciones Hay algunos desafíos y oportunidades en la ingeniería de indicaciones. Aunque han mejorado exponencialmente, los LLM aún pueden tener dificultades con conceptos abstractos, humor, razonamiento complejo y otras tareas, lo que a menudo requiere indicaciones cuidadosamente elaboradas. Los modelos de IA también pueden reflejar sesgos presentes en sus datos de entrenamiento. Los ingenieros de indicaciones deben comprender esto y abordar y mitigar los posibles sesgos en sus soluciones finales. Además, los diferentes modelos pueden interpretar y responder naturalmente a las indicaciones de diferentes maneras, lo que plantea desafíos para la generalización entre modelos. La mayoría de los creadores de LLM suelen tener buena documentación junto con plantillas de indicaciones y otras pautas que funcionan bien para ese modelo. Siempre es útil familiarizarse para usar modelos de manera eficiente. Finalmente, aunque las velocidades de inferencia mejoran continuamente, la indicación efectiva también presenta una oportunidad para programar LLM con precisión en el momento de la inferencia para ahorrar recursos de computación y energía. A medida que la IA se entrelaza cada vez más con nuestras vidas, la ingeniería de indicaciones está desempeñando un papel crucial en la forma en que interactuamos con su poder y nos beneficiamos de él. Cuando se hace bien, tiene un inmenso potencial para liberar posibilidades que aún no hemos imaginado. Deven Panchal trabaja en AT&T Labs. DataDecisionMakers ¡Bienvenido a la comunidad VentureBeat! 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